KI-gestützte Insights

Daten, KI und Automatisierung — als ein System

Du hast Daten, Dashboards und Prozesse — wir setzen KI darauf an. Reports in Klartext, Anomalie-Erkennung in Echtzeit, automatische Klassifikation großer Datenmengen, Chatbots auf deinen Bestelldaten, Workflow-Automatisierung mit LLM-Entscheidungen, KI-Funktionen direkt in deine Software integriert — alles auf deiner bestehenden Datengrundlage und EU-konform.

Diese Probleme lösen wir

Anomalien zu spät erkannt

Umsatz bricht ein, Conversion fällt, Lagerbestand kippt — du merkst es im Wochen-Review. Da ist der Schaden längst da.

Analysten-Engpass

Jede Frage braucht jemanden mit SQL-Skills. "Wie war Amazon im März?" — 30 Minuten Wartezeit. Insights skalieren nicht mit dem Team.

Produktdaten unstrukturiert

Tausende Artikel mit unsauberen Kategorien, fehlenden Attributen, inkonsistenten Beschreibungen. Manuelle Pflege ist nicht skalierbar.

Customer Service repetitiv

Immer dieselben Anfragen, lange Wartezeiten, Mitarbeiter überlastet. Ein FAQ reicht nicht — die Antworten brauchen Kontext aus echten Bestelldaten.

Manuelle Reports kosten Zeit

Tägliche Zahlen für die Geschäftsführung, wöchentliche Marketing-Reports, monatliche Reviews — alles per Hand zusammenkopiert.

Prozesse hängen an Menschen

E-Mails sortieren, PDFs auslesen, Eingaben weiterrouten — repetitive Arbeit, die niemand mag, aber die niemand wegkriegt.

Konkrete Anwendungsfelder

KI ist kein Selbstzweck. Hier die Bereiche, in denen wir konkret Mehrwert liefern — alles mit klarem ROI und auf deine Datengrundlage zugeschnitten.

KI in deine Software integrieren

GPT, Claude, Mistral oder lokale Modelle in dein Backend, deinen Shop, dein ERP oder eigene Tools einbauen. Per API, mit RAG auf deine Daten, mit klarem Token-Monitoring und sauberen Fallbacks.

Prozesse automatisieren

Workflows in n8n oder Make mit LLM-Entscheidungen verbinden. E-Mails in strukturierte Tickets verwandeln, aus PDFs Felder extrahieren, Routing-Regeln durch ein Modell treffen lassen — mit klaren Eskalationspfaden.

Klassifikation & Datenanreicherung

Produkte automatisch in deine Kategorien sortieren, Rezensionen nach Sentiment markieren, Kunden segmentieren, fehlende Attribute (Farbe, Material, Größe) durch KI ergänzen, Duplikate identifizieren.

Customer Service automatisieren

Chatbots, die deine Bestellhistorie kennen — "Wo ist meine Bestellung 12345?" beantwortet sich selbst. First-Level-Support löst Standard-Fälle sofort, eskaliert komplexe Anliegen sauber an dein Team.

LLM-gestützte Reports

Statt Zahlen-Tabellen: Reports in Klartext. „Umsatz lag 12% über Plan, getrieben von Marken X und Y; Werbeausgaben für Kampagne Z rentierten nicht." Täglich, automatisch, in der gewünschten Tiefe.

Anomalie-Erkennung & Forecasts

Modelle, die deine Normalwerte lernen und melden, wenn etwas aus dem Rahmen fällt. Forecasts für Bestellungen, Bestände und Werbe-Performance — datengetrieben statt Bauchgefühl.

Das bekommst du

  • Use-Case-Analyse — wo lohnt sich KI bei dir, wo ist sie Overkill und wo zu riskant?
  • Auswahl und Anbindung der passenden Modelle (OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure OpenAI EU, lokal — je nach Anforderung)
  • RAG-Setup auf deinem Data Warehouse, sodass Modelle deine echten Zahlen kennen statt zu raten
  • Integration in bestehende Systeme — n8n, Make, dein Shop, dein ERP, deine eigenen Anwendungen
  • Custom Endpoints und APIs, die KI-Funktionen kontrolliert in deine Software bringen
  • Monitoring von Token-Kosten und Antwort-Verhalten — wir richten ein, was zum Use Case passt
  • Datenschutz-konformes Setup mit Audit-Logs und transparenter Architektur — abgestimmt auf deine Compliance-Anforderungen
  • Schulung deines Teams — wann KI vertrauen, wann skeptisch bleiben, wann manuell gegenchecken

So gehen wir vor

1

Use-Case-Workshop

Welche konkreten Probleme willst du lösen? Wir bewerten Aufwand, Risiko und ROI je Anwendungsfall — nicht alle eignen sich für KI.

2

Datengrundlage prüfen

KI ohne saubere Daten ist Quatsch. Wir schauen, ob dein Warehouse das Fundament bietet — und ergänzen, wo es fehlt.

3

Pilot bauen

Wir starten klein: einen Use Case komplett umsetzen, Ergebnisse messen, Kosten validieren. Erst dann skalieren.

4

Integration & Betrieb

Pilot wird Produktion — angebunden, monitort, in Workflows integriert. Wir betreiben das Setup oder übergeben es deinem Team.

Häufige Fragen

Bleiben unsere Daten in der EU?

Im Workshop legen wir gemeinsam fest, welche Variante zu deinen Datenschutz-Anforderungen passt — von europäischen Anbietern wie Mistral oder Aleph Alpha über Cloud-Modelle in EU-Regionen mit entsprechenden Vertragsbedingungen bis zu lokal gehosteten Open-Source-Modellen ist vieles möglich. Den konkreten Setup-Vorschlag machen wir, sobald wir deine Anforderungen kennen.

Was kostet das laufend?

Variabel je nach Modell, Volumen und Use Case. Bei Reports und Anomalie-Erkennung typisch im niedrigen dreistelligen Bereich pro Monat. Klassifikations-Jobs auf großen Katalogen können mehr kosten. Wir setzen Kostenlimits ein, sodass nichts überrascht — und beraten, wo sich teurere Modelle lohnen und wo billigere reichen.

Was, wenn die KI Quatsch antwortet?

Halluzinationen sind real und gehören zu jedem LLM-Projekt. Je nach Use Case prüfen wir, welche Absicherungen sinnvoll sind — z.B. Antworten gegen deine Datenbank gegenchecken, Eskalationspfade für unsichere Fälle definieren, kritische Antworten zur Stichprobenprüfung loggen. Komplette Sicherheit gibt es nicht; der Fokus liegt darauf, Risiken bewusst zu managen statt sie auszublenden — und das Team entsprechend zu schulen.

Brauchen wir dafür ein eigenes Tech-Team?

Nein. Wir bauen die Lösung, hosten sie, monitoren sie und übergeben sie betriebsfertig. Updates, Modell-Upgrades und Optimierungen können wir laufend übernehmen — oder wir schulen dein Team auf den Betrieb, je nach Wunsch.

Wie lange dauert ein typisches Projekt?

Schwer pauschal zu sagen. Einfache Use Cases (etwa eine automatisch generierte Report-Zusammenfassung) lassen sich oft in wenigen Wochen pilotieren. Komplexere — Klassifikation großer Kataloge, Customer-Service-Bots mit voller Anbindung — brauchen entsprechend mehr Zeit. Im Workshop schätzen wir den Aufwand realistisch ab. Wenn das Data Warehouse erst aufgebaut werden muss, kommt diese Zeit zusätzlich dazu.

Können wir die Modelle später wechseln?

Ja, das ist Teil unserer Architektur. Wir kapseln den Modell-Zugriff so, dass du von OpenAI auf Mistral, von Cloud auf lokal oder umgekehrt wechseln kannst, ohne dass Anwendungen umgebaut werden müssen.

Welchen Use Case willst du als Erstes umsetzen?

Schreib uns kurz, wo du den größten Hebel siehst — wir prüfen unverbindlich, was machbar ist und was es kostet.

KI-Beratung anfragen